本发明是一种人工气候室的控制方法，通过传感器元件实时检测气候室内部的温度、湿度，并用滤波器对信号进行滤波处理，滤除外界或传感器干扰带来的信号扰动。然后在考虑光照产热作用的情况下，控制器采用带预测的滞后鲁棒控制处理算法，稳定、准确地控制气候室内部的温度、湿度，采用灯光分级前馈的方法直接设定光照度，最后通过执行器作用于人工气候室。该控制方法采用最少的操作动作，在最小能耗下实现人工气候室温度、湿度及光照的高效控制。

失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。 目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。 人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。 睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。 图1.本项目研发的原理样机部件

我国科研团队首次利用机器学习反求设计（machine-learning inverse design）实现三维矢量全息(Three-dimensional vectorial holography)新技术的相关研究成果发表在国际顶级学术刊物《科学进展》上。该杂志为《科学》(Science)刊物旗下子刊，是一个涵盖所有学术领域的开放性、综合性科学刊物。 这项光学全息技术领域的突破性研究，由上海理工大学庄松林院士和顾敏院士领衔的未来光学国际实验室完成。研究中基于机器学习的反求设计，可精准且迅速地产生一个或多个任意三维矢量光场，有望应用在超宽带全息显示、超安全信息加密以及超容量光存储、超精确粒子操控等各个领域。 光是一种电磁波，其在介质中传播的同时伴随着电磁和磁场的振荡，被称为光的矢量特性。研究人员介绍，基于光波的横波特性，光的振荡通常被限制在与其传播方向垂直的二维平面上。近些年，科学家研究发现光的振荡可打破传统二维平面的束缚，通过干涉产生纵向光振荡，即形成第三维光矢量。 但精确产生任意三维矢量光场仍是一个世界性难题。在物理学上，通过求解三维麦克斯韦方程可以正向得到一个三维矢量光场分布，但其不可控。顾敏科研团队利用人工智能的机器学习反求设计，解决了这一难题，率先实现了三维矢量全息，并可精确地控制三维全息图像中每个像素点的任意三维矢量状态。 顾敏介绍，这样的操控是全方位的，包括对每个三维矢量光携带的信息进行编码、传输和解码，因而消除了传统二维偏振光的束缚。“通过人工智能机器学习的新技术，我们首次实现了三维矢量光的操控，并将机器学习的算法延伸到光学全息中去。” 机器学习在光学设计中扮演着越来越重要的作用。文章第一作者任浩然博士说：“我们研究证明训练后的人工神经网络可有效、快速地产生任意三维矢量光场，达到接近百分之百的准确性，极大地提高了光场调控的效率。” 此外，这项发明为光学全息开辟了一条新道路，首次在全息中证明光的三维矢量状态可以作为独立的信息载体，实现信息的编码和复用。顾敏表示，“这项发明不仅为下一代超宽带、超大容量、超快速并行处理的光学全息系统奠定了基础，同时也为人们加深理解光与物质的相互作用（例如粒子操控）提供了一个崭新的平台。”

基于智能视频分析，采用5G+人工智能+边缘计算等高新技术，实现对监控区域内的火烟进行智能识别、实时分析报警。不依赖其他传感设备，直接对视频监控区域的画面的烟雾和火焰均可及时准确识别。 它具有自动扫描、自动识别、自动报警、自动定位的功能，通过系统智能识别，发现火情实时向后端监控中心发送报警信号，同时会将火点位置在地图上精确定位，一旦火灾确定，决策人员可以通过视频追踪、资源查询、火情推演、预案管理等功能进行扑救会商并制定详细的灭火作战方案，达到快速消灭火灾的目的。 系统可协助管理人员，对监测区域内火焰做到全天二十四小时实时分析及时报警。降低误报和漏报现象，减少因火灾造成的生命和财产的损失，是人们同火灾做斗争的有力工具。

工业机器人技能考核与实训平台主要应用在工业机器人基础操作教学阶段，可以实现工业机器人基本结构、基础操作、参数配置、在线示教编程、简单语言编程、工具更换、复杂轨迹规划及编程、模拟上下料和码垛工艺应用、IO通讯、离线编程应用等教学内容，实训台式设计特别适合于标准教室型实训场地，为学生掌握基础编程能力和调试技能提供硬件支撑，满足教学需求。该实训台主要用于工业机器人技术人才的培养教学和技能考核。

人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

吻合器已被广泛应用于临床各类消化道手术后缝合，用量大，但目前吻合器采用的缝钉材料为钛合金，手术后缝钉将终身存在在人体内。本研究成果“消化道手术缝合用可吸收缝钉吻合器”，采用的是基于自主研发的高强度镁合金微细丝材及可控降解涂层技术的具有革命性可吸收功能新型缝钉，能在体内组织完成修复和再生过程后自行降解，避免长期存在于体内带来的生物安全隐患，同时，能够有效避免术后的体内异物感及心理阴影，减轻患者痛苦，解决了患者在未来难以进行核磁共振等医疗检查的问题，避免了需要二次手术取出带来的痛苦和经济压力，特别是能克服传统钛钉不降解带来的缝合部位组织增生形成疤痕组织，并造成术后腔道狭窄等问题，临床推广便利，市场前景巨大。产品具有原始性创新性，已完成动物实验和生物相容性检测。研究团队在可吸收吻合器缝钉新产品与新技术开发方面已申请了10余国家发明专利，从镁合金熔炼、成分设计、可吸收镁合金丝材加工、可降解保护涂层、到吻合器用可吸收缝钉的制作等关键技术环节都有很好的发明专利保护。

1 成果简介利用生物方法进行污水处理，已经经历了一个多世纪的发展。但是，在活性污泥法的应用中，仍然存在以下主要缺点：曝气池占地面积很大，曝气后气体排放造成二次污染；曝气过程中活性污泥、空气和污水三相混合不均匀，氧传递速率较慢，氧气利用率不高，使得曝气效率低；剩余污泥排放量大。本研究室基于多年来对环流反应器流体力学特性和工程应用的研究，提出了采用多级环流装置作为活性污泥曝气的新方式，并经过 10 多年的基础、应用以及工业化研究，形成了一套高效的活性污泥的处理污水的新工艺—多级环流曝气工艺。该工艺可改善氧的传质，增加氧的利用率，从而减少动力消耗；该工艺还可减少生物处理过程中剩余污泥的产量，减轻处理污泥的负担；同时，该工艺的生物处理构筑物占地面积显著减小，可节约投资。该工艺已经完成了 20 吨/天的工业中试，通过了专家鉴定；并在处理印 染污水等方面已经建成了工业应用装置，目前运行良好。 在多级环流曝气工艺的基础上，针对含有中低浓度难降解有机物的污水，本研究室又开发了厌氧-好氧耦合环流曝气污水生物处理技术，以提高难降解有机物的处理效率。通过在多级环流塔内的悬浮污泥中添加具有特殊孔隙结构和尺度的载体材料，利用氧的传递阻力在载体内部形成厌氧菌生存的环境，构成专性厌氧菌生长区。通过被动扩散和流体的冲刷作用，有机物可以扩散进入载体内部，并被厌氧菌降解，同时载体内部的厌氧降解产物也可进入流化床主体，实现厌氧生物降解和好氧生物降解的耦合。该工艺具有高效的好氧降解过程和厌氧降解过程， 且将厌氧和好像过程结合在一个装置中进行，高度集成化，设备投资小、处理效率高、占地面积小。该工艺已经在含酚废水、 PTA 废水、炼油废水方面已经开展了大量的工艺开发和工业模拟实验，取得了理想的处理效果。2 技术指标（ 1） 多级环流曝气：溶解氧浓度可达到 6mg/L 以上，较廊道式曝气池，占地面积可减小 80% 以上，处理时间可缩短 50%以上。 （ 2） 厌氧-好氧耦合环流曝气： COD 的容积负荷可达到 7g/L∙d 以上，对 COD 浓度小于2500 mg/L 的含酚废水、 PTA 废水等废水， COD 去除率达到 95％以上。3 应用说明该技术主要针对各类石化、化工及其他含有难降解有机物废水的处理，小规模现场集成式污水处理（如机场、远郊住宅小区等）以及污水的点源治理。 多级环流曝气应用包括两种方式：① 以环流曝气塔式设备替换现有的曝气池、初沉池；② 在现有的深度在 4m 以上的廊道式曝气池进行改造。多级环流曝气塔为新型塔式曝气处理设备为专利设备，具有处理效率高，占地面积小等显著优势。 20 吨/天的工业中试结果（乙烯综合废水， COD 约为 1000 mg/L，）显示，和该厂现有的廊道式曝气池相比，占地面积可减小 80% 以上，处理时间可缩短 50%以上， 出口废水稳 COD 定在 60 mg/L 以内，特别适合于土地资源紧张、处理效率要求高的生产、生活部门。多级环流曝气塔顶部还有集成的泥水分离器，可将出水中的污泥分离，在污泥沉降良好的情况下，可直接排放，不需要初沉和二沉设备，使设备投资、能耗以及占地面积大幅度降低；即使对沉降性能不佳的污泥，也可达到初沉的作用，节省初沉设备和运行费用。 通过对现有的深度在 4m 以上的廊道式曝气池进行改造，也可实现多级环流曝气，方法是在曝气池内改造曝气系统，加装多级导流筒内构件。其改造简单，投资小，但对废水处理的效果有显著的提高。采用多级环流曝气后，曝气池内的溶解氧浓度提高 50% （可达到 6 mg/L以上）以上，悬浮污泥浓度提高 30%以上，在达到相同处理效果的前提下，水力停留时间可减小 50%以上，处理负荷提高 50%以上，特别适合于对现有装置增容的技术改造。由于溶解氧浓度高，剩余污泥的产量也显著降低。 厌氧-好氧耦合环流曝气工艺，通过在多级环流曝气塔中添加高孔隙率的聚合物填料，在填料内部形成的缺氧环境，可发生水解-酸化反应，通过水解-酸化将难降解有机物降解为挥发性脂肪酸，进一步由装置中主体的悬浮污泥进行好氧代谢，实现了厌氧—好氧生物降解的耦合，提高了难降解有机物的降解效率。工业模拟装置的研究表明，对 COD 浓度达到 3500mg/L 的含酚废水，采用厌氧-好氧耦合环流曝气工艺， 24h 内 COD 可降解至 100 mg/L 以下；对 COD 浓度达到 2500 mg/L 的 PTA 废水，采用厌氧-好氧耦合环流曝气工艺， 16 h 内 COD可降解至 100 mg/L 以下；对 COD 达到 2000 mg/L， BOD/COD<0.1 的炼油废水，采用厌氧-好氧耦合环流曝气工艺， 24 h 内 COD 可降解至 60 mg/L 以下。上述处理效果，均优于传统的 A/O 或者 A/A/O 续批式联合工艺，占地面积低于这些工艺的 1/8。4 合作方式商谈。